斯坦福 CS228 概率图模型中文讲义 三、实际应用
三、实际应用
译者：飞龙
自豪地采用谷歌翻译
概率图模型有许多不同的实际应用。 我们总结了概率图形模型的下列应用，这些只是他们许多实际应用的一些例子。
图像的概率模型
考虑图像（像素矩阵）上的分布P(x)，将较高概率分配给看起来真实的图像，将较低概率分配给其他东西。 给定这样的模型，我们可以解决大量有趣的任务。
图像生成
Radford 等人 训练了一个概率模型P(x)，将高概率分配给看起来像卧室的图像（基于一些训练数据）：
训练数据
如果我们取样x∼P(x)，我们可以生成新的卧室图像。
生成的数据
与之相似，我们可以从人脸或者其它物体习得模型：
请注意，图像不完美，可能需要改进；然而，采样生成的图像与人们的预期非常相似。
填充
使用相同的P(x)，我们也可以“填充图像的其余部分”。 例如，给定P(x)和现有图像的补丁（例如一张照片），我们可以从P(图像|补丁)中采样，并生成补全图像的不同可能方式：
请注意捕捉不确定性的概率模型的重要性：可能有多种方法来完成图像！
图像去噪
同样，如果图像受到噪声（例如，旧照片）的破坏，我们可以尝试根据我们的图像外观的概率模型来恢复它：
语言模型
了解概率分布也可以帮助我们模拟自然语言的表达。 在这种情况下，我们想要在单词或字符x的序列上构造一个概率分布P(x)，它将高概率赋予适当的（英语）句子。这种分布可以通过使用维基百科的文章来收集。
生成
我们可以从模型中采样，并生成新的类似于维基百科的文章，如下面的文章 [1]。
[1] 来自 RNN 的无法解释的有效性。
Naturalism and decision for the majority of Arab countries’ capitalide was grounded by the Irish language by [[John Clair]], [[An Imperial Japanese Revolt]], associated with Guangzham’s sovereignty. His generals were the powerful ruler of the Portugal in the [[Protestant Immineners]], which could be said to be directly in Cantonese Communication, which followed a ceremony and set inspired prison, training. The emperor travelled back to [[Antioch, Perth, October 25|21]] to note, the Kingdom of Costa Rica, unsuccessful fashioned the [[Thrales]], [[Cynth’s Dajoard]], known in western [[Scotland]], near Italy to the conquest of India with the conflict. Copyright was the succession of independence in the slop of Syrian influence that was a famous German movement based on a more popular servicious, non-doctrinal and sexual power post. Many governments recognize the military housing of the [[Civil Liberalization and Infantry Resolution 265 National Party in Hungary]], that is sympathetic to be to the [[Punjab Resolution]] (PJS)[http://www.humah.yahoo.com/guardian. cfm/7754800786d17551963s89.htm Official economics Adjoint for the Nazism, Montgomery was swear to advance to the resources for those Socialism’s rule, was starting to signing a major tripad of aid exile.]]
翻译
假设我们已经收集了中英文转录的段落训练集。 我们可以建立一个概率模型P(y | x)来产生一个英文句子，以相应的中文句子x为条件；这是机器翻译的一个实例。
音频模型
我们也可以将概率图形模型用于音频应用。 假设我们在音频信号上构建一个概率分布P(x)，它将高概率分配给听起来像人类语音的音频。
上采样或超分辨率
根据音频信号的低分辨率版本，我们可以尝试提高其分辨率。
语音合成
正如我们在图像处理中所做的那样，我们也可以对模型采样并生成（合成）语音信号。
语音识别
给定语音信号和语言（文本）的（联合）模型，我们可以尝试从音频信号中推断说出的单词。
当今科学上的应用
纠错码
在非理论世界中，概率模型经常被用来为通信信道（例如以太网或 Wifi）建模。 即如果你通过频道发送消息，由于噪音的原因，你可能会在另一端获得不同的内容。 基于图模型的纠错码和技术可用于检测和纠正通信错误。
计算生物
图形模型也广泛用于计算生物学。 例如，给定 DNA 序列随着时间推移而发展的模型，可以从给定的一组物种的 DNA 序列中重建系统发生树。
生态学
图模型用于研究在空间和时间上演变的现象，捕捉空间和时间依赖性。 例如，它们可以用来研究鸟类迁徙。
经济
图模型可以用来模拟利率量的空间分布（例如，基于资产或支出的财富度量）。
最后两个应用程序称为时空模型。 它们依赖于跨越时间和空间收集的数据。
